No universo da análise de dados, estamos vendo uma quantidade cada vez maior de opções para desenvolvimento de relatórios e dashboards para análise e visualização de dados. Isso faz com que qualquer pessoa fique em duvida sobre qual será a melhor abordagem ou tecnologia para a empresa. Nesse universo vamos abordar duas opções populares e poderosas, mas com características bem diferentes: o Power BI, uma plataforma de visualização de dados da Microsoft, e o Python, uma linguagem de programação gratuita e versátil. Vamos passar agora por uma batalha de argumentos para decisão entre Power BI versus Python.
Custo ou praticidade?
Não é tão simples assim; a quantidade de variáveis que podemos encontrar para essa tomada de decisão é muito grande. No final, a empresa precisa conseguir melhores resultados financeiros, seja com redução de custo das próprias ferramentas de análise de dados ou com os benefícios gerados pelos projetos entregues com essas ferramentas. Além disso, é preciso entender o potência de retorno sobre investimento, falo mais sobre isso nesse artigo que vale muito a pena ler também.
Aqui tempos algumas outras variáveis, importantes para se levar em consideração:
- Preço da licença
- Potencial de alteração do preço da licença
- Mão de obra especializada já disponível na empresa
- Mão de obra especializada fora da empresa
- Facilidade e velocidade de desenvolvimento
- Facilidade e velocidade de manutenção
- Suporte técnico
- Flexibilidade
- Velocidade de evolução
- Curva de aprendizado
- Visual agradável
- Gerenciamento e controle
O custo de iniciar o uso de uma ferramenta inadequada para o perfil da empresa/colaboradores deve ser muito maior do que apenas o custo de licenças de software. Já peguei muitos projetos onde o objetivo era pegar todos os dashboards que estão em um determinado software ou plataforma e recriá-los em outro. Assim, durante esse período, além de estar pagando as licenças dos softwares, terá de pagar a equipe de desenvolvimento e, às vezes, atrasar novos projetos que renderiam algum ganho financeiro até que esse seja concluído.
Hoje, o preço de uma licença do Power BI varia de acordo com o tipo de licença, indo de 64 reais mensais para uma licença pro, até o premium por capacidade que passa dos 35 mil reais. lembrando que cada usuário que precisar receber seu relatório compartilhado, precisará ter uma licença.
Enquanto isso, o Python é gratuito, mas nem tudo são flores. Para manter uma atualização rotineira de um relatório é preciso uma estrutura que possibilite a atualização programada, como um servidor próprio ou em nuvem, ou mesmo um computador ligado no horário do agendamento, o que muitas vezes pode te levar a um outro serviço pago, e os valores podem variar bastante, mas geralmente devem ser bem mais baratos do que licenças do Power BI.
Velocidade
Curva de aprendizado e facilidade para desenvolvimento
A curva de aprendizado é muito vantajosa para o lado do Power BI. O uso de ferramentas de inteligência artificial (IA) como o Google Bard e o Chat GPT causaram uma diminuição drástica nessa curva, o que faz essa discussão fazer mais sentido do que nunca. Utilizando IA, é possível pedir uma solução completa algumas soluções básicas em código python que é fornecida com um único script para rodar no Python. Já no Power BI, as soluções acabam sendo mais quebradas, pois temos os conectores, linguagem M, modelagem e as expressões DAX para preparar uma solução completa. E até a data desse publicação, na minha experiência, as respostas para soluções em Python são melhores respondidas do que para Power BI.
Vantagens de cada um para desenvolvimento de Dashboards
Vantagens do Python
- Flexibilidade: Python é uma linguagem de programação amplamente conhecida por sua flexibilidade e rica biblioteca de visualização, como Matplotlib e Seaborn.
- Personalização: Os usuários têm controle total sobre o design e a aparência dos dashboards, permitindo criar visualizações únicas e adaptadas às necessidades específicas.
- Integração: Python é ideal para projetos de análise de dados complexos, que exigem integração com outras bibliotecas e serviços de análise de dados.
- Custo: Python é gratuito, dependendo da arquitetura do projeto, talvez precise pagar apenas por custos de processamento hardware.
Vantagens do Power BI
- Interface Amigável: O Power BI é conhecido por sua interface amigável, permitindo que mesmo os não programadores criem dashboards de maneira intuitiva e rápida.
- Self Service BI: Significa que o usuário final tem autonomia para conseguir construir suas próprias visões baseado em relatórios ou datasets pré-preparados por outros desenvolvedores.
- Conectividade: O Power BI oferece uma variedade de conectores pré-construídos para várias fontes de dados, facilitando a importação de dados e a criação de dashboards em tempo real.
- Modelagem de Dados: O Power BI possui uma poderosa capacidade de modelagem de dados, permitindo criar relações complexas entre conjuntos de dados diferentes sem a necessidade de escrever código.
- Compartilhamento e Colaboração: A plataforma do Power BI oferece recursos robustos para compartilhamento e colaboração, permitindo que os usuários compartilhem dashboards facilmente com outras pessoas e trabalhem em equipe.
- Suporte: A Microsoft atua ativamente para atender determinados tipos de problemas que eventualmente possam ocorrer.
A escolha dificilmente será óbvia
Na maioria da empresas, quando se apresenta as vantagens e desvantagens para os tomadores de decisão, as chances de se escolher o Power BI são muito maiores É uma opção que parece dar mais garantia, previsibilidade e entendimento sobre o funcionamento geral de funcionamento da ferramenta e o Self Service BI. Mas em muitos casos o Python será uma opção muito melhor. No entanto, o Python não tem uma equipe de vendas, e quem precisaria vender a ideia de usar o Python são os próprios desenvolvedores.
Um caso de uso interessante além dos casos de uso de análises avançadas, o Python ainda poderia ser uma opção melhor quando precisamos montar visões para distribuir para uma quantidade grande de funcionários que não tem uma rotina de analise, como técnicos e vendedores em campo. Esses não trabalham tanto em escritório fazendo análises e a distribuição desses relatórios usando Python, pode economizar uma quantidade considerável de licenças.
Empresas de grande porte, com a análise de dados, pode-se tomar ações que mesmo que atinja pequenos percentuais de melhoria de custo, faturamento, market share ou outro indicador importante, pode chegar a valores onde o custo de qualquer ferramenta atual do mercado fique irrisório, ou seja, as vezes atingir esse tipo de resultado com velocidade pode ser mais importante do que atingir com menor custo.
Seja qual for a escolha, guarde bons argumentos após ela ter sido feita, pois a realidade é que existem muitas outras opções e certamente você será confrontado por outras pessoas no futuro, cada um com sua ideia de ferramenta ideal.